Docker и Kubernetes для развертывания Atlassian: полное руководство

Контейнеризация стала стандартом де-факто для развертывания современных приложений. Docker и Kubernetes позволяют упростить управление инфраструктурой, обеспечить масштабируемость и повысить надежность систем. В этой статье разберем, что представляют собой эти технологии, их преимущества и недостатки, основные команды, а также рассмотрим практические примеры развертывания продуктов Atlassian в контейнерах.

Что такое Docker

Docker — это платформа для контейнеризации приложений, которая позволяет упаковать приложение вместе со всеми его зависимостями (библиотеки, системные инструменты, код) в единый контейнер. Контейнер — это изолированная среда выполнения, которая работает на основе операционной системы хоста, но имеет собственную файловую систему, процессы и сетевые настройки.

Основные концепции Docker:

• Образ (Image) — шаблон, содержащий файловую систему и метаданные для создания контейнера
• Контейнер (Container) — запущенный экземпляр образа
• Dockerfile — текстовый файл с инструкциями для сборки образа
• Docker Compose — инструмент для оркестрации нескольких контейнеров
• Docker Hub — публичный реестр образов

Что такое Kubernetes

Kubernetes (K8s) — это платформа для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями. Kubernetes работает на уровне выше Docker, управляя множеством контейнеров на нескольких хостах, обеспечивая их отказоустойчивость, балансировку нагрузки и автоматическое масштабирование.

Ключевые концепции Kubernetes:

• Pod — минимальная единица развертывания, может содержать один или несколько контейнеров
• Node — виртуальная или физическая машина, на которой запускаются Pod'ы
• Service — абстракция, предоставляющая стабильный IP и DNS для группы Pod'ов
• Deployment — декларативное описание желаемого состояния приложения
• Namespace — виртуальная группировка ресурсов в кластере

Плюсы Docker

Минусы Docker

Плюсы Kubernetes

Минусы Kubernetes

Основные команды Docker

Управление образами

# Скачать образ
docker pull atlassian/jira-software

# Просмотреть список образов
docker images

# Удалить образ
docker rmi atlassian/jira-software

# Построить образ из Dockerfile
docker build -t my-jira:latest .

# Просмотреть историю образа
docker history atlassian/jira-software

Управление контейнерами

# Запустить контейнер
docker run -d --name jira -p 8080:8080 atlassian/jira-software

# Запустить контейнер с volumes
docker run -d --name jira \
  -p 8080:8080 \
  -v jira-data:/var/atlassian/application-data/jira \
  atlassian/jira-software

# Просмотреть запущенные контейнеры
docker ps

# Просмотреть все контейнеры (включая остановленные)
docker ps -a

# Остановить контейнер
docker stop jira

# Запустить остановленный контейнер
docker start jira

# Перезапустить контейнер
docker restart jira

# Удалить контейнер
docker rm jira

# Удалить контейнер с принудительной остановкой
docker rm -f jira

# Просмотреть логи контейнера
docker logs jira

# Следить за логами в реальном времени
docker logs -f jira

# Выполнить команду внутри контейнера
docker exec -it jira bash

# Просмотреть использование ресурсов
docker stats jira

Управление volumes

# Создать volume
docker volume create jira-data

# Просмотреть список volumes
docker volume ls

# Просмотреть информацию о volume
docker volume inspect jira-data

# Удалить volume
docker volume rm jira-data

Docker Compose

# Запустить сервисы из docker-compose.yml
docker-compose up -d

# Остановить сервисы
docker-compose down

# Просмотреть логи
docker-compose logs -f

# Пересобрать образы
docker-compose build

# Просмотреть статус сервисов
docker-compose ps

Основные команды Kubernetes

Управление Pod'ами

# Просмотреть Pod'ы
kubectl get pods

# Просмотреть Pod'ы с подробной информацией
kubectl get pods -o wide

# Просмотреть Pod'ы в namespace
kubectl get pods -n jira

# Просмотреть описание Pod'а
kubectl describe pod jira-7d8f9c6b4-abc123

# Просмотреть логи Pod'а
kubectl logs jira-7d8f9c6b4-abc123

# Выполнить команду в Pod'е
kubectl exec -it jira-7d8f9c6b4-abc123 -- bash

# Удалить Pod
kubectl delete pod jira-7d8f9c6b4-abc123

Управление Deployments

# Создать Deployment из YAML
kubectl apply -f jira-deployment.yaml

# Просмотреть Deployments
kubectl get deployments

# Просмотреть описание Deployment
kubectl describe deployment jira

# Масштабировать Deployment
kubectl scale deployment jira --replicas=3

# Обновить образ в Deployment
kubectl set image deployment/jira jira=atlassian/jira-software:9.0.0

# Просмотреть историю изменений
kubectl rollout history deployment/jira

# Откатить к предыдущей версии
kubectl rollout undo deployment/jira

# Удалить Deployment
kubectl delete deployment jira

Управление Services

# Просмотреть Services
kubectl get services

# Просмотреть описание Service
kubectl describe service jira-service

# Создать Service из YAML
kubectl apply -f jira-service.yaml

# Удалить Service
kubectl delete service jira-service

Общие команды

# Просмотреть все ресурсы
kubectl get all

# Просмотреть все ресурсы в namespace
kubectl get all -n jira

# Применить конфигурацию из файла
kubectl apply -f config.yaml

# Удалить ресурсы из файла
kubectl delete -f config.yaml

# Просмотреть версию Kubernetes
kubectl version

# Просмотреть информацию о кластере
kubectl cluster-info

# Просмотреть конфигурацию
kubectl config view

Развертывание Jira в Docker

Atlassian предоставляет официальные Docker-образы для своих продуктов. Рассмотрим пример развертывания Jira Software в Docker.

Простой пример с docker run

# Создать volume для данных
docker volume create jira-data

# Запустить Jira
docker run -d \
  --name jira \
  -p 8080:8080 \
  -v jira-data:/var/atlassian/application-data/jira \
  -e ATL_TOMCAT_MGMTPORT=8005 \
  atlassian/jira-software:latest

Docker Compose для Jira с PostgreSQL

Создайте файл docker-compose.yml:

version: '3.8'

services:
  postgres:
    image: postgres:13
    environment:
      POSTGRES_DB: jiradb
      POSTGRES_USER: jira
      POSTGRES_PASSWORD: jira_password
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U jira"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

  jira:
    image: atlassian/jira-software:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      ATL_JDBC_URL: jdbc:postgresql://postgres:5432/jiradb
      ATL_JDBC_USER: jira
      ATL_JDBC_PASSWORD: jira_password
      ATL_DB_TYPE: postgres72
    volumes:
      - jira-data:/var/atlassian/application-data/jira
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy

volumes:
  postgres-data:
  jira-data:

Запуск:

docker-compose up -d

Dockerfile для кастомизированного образа Jira

FROM atlassian/jira-software:latest

# Копировать кастомные плагины
COPY plugins/* /opt/atlassian/jira/atlassian-jira/WEB-INF/lib/

# Копировать кастомную конфигурацию
COPY server.xml /opt/atlassian/jira/conf/server.xml

# Установить переменные окружения
ENV JAVA_OPTS="-Xms1024m -Xmx2048m -XX:+UseG1GC"

USER root
RUN chown -R jira:jira /opt/atlassian/jira
USER jira

EXPOSE 8080

Развертывание Jira в Kubernetes

Deployment для Jira

Создайте файл jira-deployment.yaml:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: jira
  namespace: jira
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: jira
  template:
    metadata:
      labels:
        app: jira
    spec:
      containers:
      - name: jira
        image: atlassian/jira-software:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: ATL_JDBC_URL
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: jira-secrets
              key: jdbc-url
        - name: ATL_JDBC_USER
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: jira-secrets
              key: jdbc-user
        - name: ATL_JDBC_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: jira-secrets
              key: jdbc-password
        - name: JAVA_OPTS
          value: "-Xms1024m -Xmx2048m -XX:+UseG1GC"
        volumeMounts:
        - name: jira-data
          mountPath: /var/atlassian/application-data/jira
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /status
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 300
          periodSeconds: 30
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /status
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 180
          periodSeconds: 10
      volumes:
      - name: jira-data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: jira-pvc

Service для Jira

Создайте файл jira-service.yaml:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: jira-service
  namespace: jira
spec:
  selector:
    app: jira
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8080
  type: LoadBalancer

PersistentVolumeClaim для данных

Создайте файл jira-pvc.yaml:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: jira-pvc
  namespace: jira
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 100Gi
  storageClassName: fast-ssd

Применение конфигурации

# Создать namespace
kubectl create namespace jira

# Создать Secret с учетными данными БД
kubectl create secret generic jira-secrets \
  --from-literal=jdbc-url='jdbc:postgresql://postgres:5432/jiradb' \
  --from-literal=jdbc-user='jira' \
  --from-literal=jdbc-password='jira_password' \
  -n jira

# Применить конфигурацию
kubectl apply -f jira-pvc.yaml
kubectl apply -f jira-deployment.yaml
kubectl apply -f jira-service.yaml

# Проверить статус
kubectl get all -n jira

Развертывание Confluence в Docker

Аналогично можно развернуть Confluence. Пример docker-compose.yml для Confluence с PostgreSQL:

version: '3.8'

services:
  postgres:
    image: postgres:13
    environment:
      POSTGRES_DB: confluencedb
      POSTGRES_USER: confluence
      POSTGRES_PASSWORD: confluence_password
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data

  confluence:
    image: atlassian/confluence-server:latest
    ports:
      - "8090:8090"
    environment:
      ATL_JDBC_URL: jdbc:postgresql://postgres:5432/confluencedb
      ATL_JDBC_USER: confluence
      ATL_JDBC_PASSWORD: confluence_password
      ATL_DB_TYPE: postgres72
    volumes:
      - confluence-data:/var/atlassian/application-data/confluence
    depends_on:
      - postgres

volumes:
  postgres-data:
  confluence-data:

Важные замечания для Atlassian в контейнерах

Выводы

Docker и Kubernetes предоставляют мощные инструменты для современного развертывания приложений Atlassian. Docker упрощает упаковку и изоляцию приложений, а Kubernetes решает задачи масштабирования, высокой доступности и автоматизации управления.

Выбор между простым Docker и Kubernetes зависит от масштаба вашей инфраструктуры:

• Docker/Docker Compose — подходит для небольших и средних инсталляций, development и staging окружений
• Kubernetes — необходим для крупных кластеров, высоких требований к доступности, автоматического масштабирования

Важно помнить, что контейнеризация не решает все проблемы автоматически. Правильная настройка, мониторинг, резервное копирование и безопасность требуют внимания независимо от выбранной технологии.

Если вам нужна помощь с развертыванием Atlassian в Docker или Kubernetes — свяжитесь со мной.